<p>3&nbsp;月&nbsp;18&nbsp;日，由《激光制造网》主办，广东省激光行业协会、中国光学光电子行业协会激光应用分会、深圳市激光智能制造行业协会联合协办的“擎光启新——2026&nbsp;中国激光产业峰会暨CEO上海红光之夜”在上海浦东嘉里大酒店盛大举办。</p><p><br/></p><p><section><img class="rich_pages wxw-img" src="https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/DWpSLk9dHfxY48H9U9cc6cA9R0sCqdvVia9icX00oJz6PyR3Zk6JswIgLL3nX573okDp7wmickPSicNibz4F5d8gYuQf1cicQTdUkUNffDqQdpOBA/640?wx_fmt=png&from=appmsg&wxfrom=13&tp=wxpic#imgIndex=1" alt="Image"/></section></p><p><br/></p><p>作为峰会核心环节的“XZQ 2026中国AI+激光产业峰会”圆桌论坛，汇聚八位激光界重磅嘉宾，围绕“光智融合，驭动未来”主题展开深度研讨。</p><p>论坛紧扣全国两会“打造智能经济新形态”热词，聚焦激光与AI双向赋能路径，就通用大模型与垂直小模型之争、数据共享与隐私保护之困、产学研协同创新之要等核心议题展开激辩，呈现了一场从学术前沿到产业实践的思想盛宴，为中国激光产业高质量发展注入新动能。</p><p><br/></p><p><section></section></p><p><br/></p><p>本次圆桌论坛由广东工业大学原副校长王成勇教授担纲主持，浙江大学微纳光子学研究所所长邱建荣、浙江工业大学机械工程学院姚建华院长、北京工业大学物理与光电工程学院陈继民教授，以及大族激光副总裁、大族视觉董事长陈焱、华工激光总经理邓家科、阿帕奇（北京）公司总经理周建波、海目星联合创始人、集团副总裁聂水斌等产业界及学术界的顶尖大咖同台论道。<strong><br/></strong></p><p><br/></p><p><section><section><section><section><section><p>1</p></section></section></section><section><section><p><strong>模型之争：</strong></p></section></section></section><section><section></section></section><section><section><p><strong>大模型VS 小模型，哪条路径更可行？</strong></p></section></section></section></p><p><br/></p><p>当天论坛上，在“激光&nbsp;+AI”的核心载体是大模型还是小模型这一关键议题上，与会嘉宾展开了极具深度的观点交锋。</p><p>陈继民教授指出，当前通用大模型虽参数庞大，但在激光加工等专业领域表现乏力。他呼吁行业应集中算力资源，训练专属的“激光加工大模型”，认为这是解决行业共性问题的终极钥匙，能像通用大模型服务日常生活一样服务所有从业人员。</p><p><br/></p><p><section></section></p><p><br/></p><p>姚建华院长也提出“双层架构”设想：既需要国家层面支持建立开放共享的“通用激光大模型”作为基础设施，也需要企业构建私有的“专业小模型”以形成核心竞争力。</p><p><br/></p><p><section></section></p><p><br/></p><p>然而，来自产业一线的企业家们则表达了更为审慎的看法。</p><p>陈焱指出，由于各家设备的硬件参数、光学系统差异巨大，试图用一套通用大模型覆盖所有场景“基本上是不可能的”。他说，工业场景的高度个性化决定了“小模型”才是王道，强行统一反而可能抹杀企业的核心竞争力。</p><p><br/></p><p><section></section></p><p><br/></p><p>邓家科则采取了折中务实的策略，他提出“由小聚大”的路径：先围绕焊接、切割等特定场景建立高精度的小模型，再通过行业共享机制汇聚成行业大模型。<br/></p><p><br/></p><p><section><section><section><section><section><p>2</p></section></section></section><section><section><p><strong>数据困局：</strong></p></section></section></section><section><section></section></section><section><section><p><strong>共享生态与隐私护城河如何能辩证统一？</strong></p></section></section></section></p><p><br/></p><p>数据是AI&nbsp;的燃料，但如何处理数据的“公”与“私”，成为峰会上另一组充满张力的对话。嘉宾们在呼吁打破数据孤岛的同时，也深刻意识到数据资产保护的必要性。</p><p>其中，多位企业家们不约而同地强调了数据治理的紧迫性。</p><p>邓家科则透露，华工自2018&nbsp;年起便致力于将工艺参数数字化，通过“智能体检”让设备在亚健康状态下自我预警。而周建波表示，AI&nbsp;能将资深工程师的经验转化为数据资产，解决人才流动带来的技术流失，这暗示了数据沉淀对于行业传承的公共价值。</p><p><br/></p><p><section></section></p><p><br/></p><p>聂水斌分享了在海目星在&nbsp;AI&nbsp;应用方面的探索，包括利用&nbsp;AI&nbsp;优化切割头算法稳定性、实现智能排单替代人工文员、通过传感器远程预判设备故障并自动派单维修等。他强调，AI&nbsp;将替代大量重复性工作，但需要行业共同面对数据整合挑战。</p><p><br/></p><p><section></section></p><p><br/></p><p>王成勇则指出，激光器正从单纯工具进化为“大脑与眼睛的结合体”，并呼吁行业打通多模态数据治理壁垒，并通过产学研协同共绘中国激光产业智能经济新形态。</p><p>姚建华院长则建议，在“十五五”规划背景下，国家应推动建立基础的“数据云”和公共数据库，用于支撑通用模型研发，而企业核心的工艺数据则应作为商业机密严格保护。</p><p><br/></p><p><section><section><section><section><section><p>3</p></section></section></section><section><section><p><strong>双向赋能：</strong></p></section></section></section><section><section></section></section><section><section><p><strong>激光筑基 AI 与 AI 重塑制造的逻辑重构&nbsp;</strong></p></section></section></section></p><p><br/></p><p>关于激光与AI&nbsp;的关系，嘉宾们超越了单向的“AI&nbsp;赋能激光”思维，深入探讨了两者互为基石、双向重塑的深层逻辑。</p><p>邱建荣教授进一步从材料科学角度佐证，飞秒激光在微纳加工、光子芯片制造中的突破，直接决定了AI硬件（如光计算芯片）的性能上限。他强调，激光不仅是工具，更是AI硬件迭代的“母机”。</p><p><br/></p><p><section></section></p><p><br/></p><p>姚建华院长前瞻性地提出了“激光反哺&nbsp;AI”的观点。他以激光打孔为例，指出只有激光加工能保证第1个孔与第1000个孔的一致性，这种极致的稳定性是智能系统运行的物理基础。“没有激光技术的精准支撑，AI&nbsp;的算法再先进也无法落地。”</p><p>另一方面，AI对制造逻辑的重塑同样深刻。周建波分享了AI&nbsp;在复杂焊接场景中的应用，通过视觉识别剔除不良品、利用&nbsp;OCT&nbsp;实时监控焊缝质量，将传统依赖人工经验的“黑盒”过程变为透明可控的数据流。</p><p><br/></p><p><section></section></p><p><br/></p><p>陈焱则描绘了“机器视觉&nbsp;+AI”带来的范式转移：从简单的“看得见”进化为“看得懂、能自学习”，使设备具备感知环境、自主决策的能力。</p><p>对此，与会嘉宾也达成一定的共识：未来不再是“激光&nbsp;+AI”的简单叠加，而是激光提供物理极限的执行力，AI&nbsp;提供认知决策的智慧力，两者共同重构制造业的价值链。<br/></p><p><br/></p><p><section><section><section><section><section><p>4</p></section></section></section><section><section><p><strong>原创之问：</strong></p></section></section></section><section><section></section></section><section><section><p><strong>试错法的终结与产学研协同的新使命</strong></p></section></section></section></p><p><br/></p><p>在如何实现从“跟随”到“引领”的跨越上，来自学术界与企业界的嘉宾们就原创性突破的路径达成了高度一致，同时也对人才培养模式提出了新的要求。</p><p>邱建荣教授痛陈当前行业的“痛点”的同时，也反思传统的“试错法”研发模式效率低下，主张利用&nbsp;AI for Science&nbsp;加速新材料设计与工艺优化，但同时强调&nbsp;AI&nbsp;不能替代基础科学的原始创新，高校必须回归到“做真正的原创探索”。</p><p><br/></p><p><section></section></p><p><br/></p><p>姚建华院长指出，“十五五”规划的核心就是从单项技术引领转向产业链完整引领，这需要高校发挥自由探索的优势，攻克低空经济轻质材料加工等前沿难题。</p><p>针对人才短缺，嘉宾们提出了创新的协同方案。姚建华建议通过“专家大讲堂”将企业家的实战经验植入高校课程，让硕博生在校期间即对接产业需求；而陈继民则呼吁企业家加大对基础研究的投入，支持高校开展长周期的原创性课题。<br/></p><p><br/></p><p><section><section><section><section><section><p>5</p></section></section></section><section><section><p><strong>未来图景：</strong></p></section></section></section><section><section></section></section><section><section><p><strong>全价值链重塑，“激光+AI”共赴智造未来</strong></p></section></section></section></p><p><br/></p><p>圆桌对话最后的“2030畅想”环节，尽管各嘉宾表达各异，但核心诉求高度一致：即通过激光与AI的深度融合，提升中国激光产业的核心竞争力与国际话语权。</p><p><br/></p><p><section></section></p><p><br/></p><p>纵观整场对话，与会嘉宾从国家战略的顶层设计，深入讨论到数据治理的“前置战役”；从智能单机装备的演进，探讨到整个产业生态的重塑……既关注解决当前痛点，又畅想了“十五五”期间的全球化蓝图。</p><p>王成勇教授在总结发言中强调，激光与AI的融合不是简单的技术叠加，而是一场触及研发、生产、服务、商业模式‌全价值链的深刻重塑‌。他呼吁行业携手共进，共同推动激光产业的智能化进程，让中国激光不仅照亮世界，更“智”造未来。</p><p style="text-align: right;">来源：活动组委会</p>